È facile dare molto per scontato. Gli scienziati lo fanno quando studiano lo stress, la forza per unità di area su un oggetto. Gli scienziati gestiscono lo stress matematicamente supponendo che abbia simmetria. Ciò significa che i componenti dello stress sono identici se trasformi l'oggetto stressato con qualcosa come una svolta o un ribaltamento. Le simulazioni al supercomputer mostrano che a livello atomico, lo stress materiale non si comporta in modo simmetrico. I risultati potrebbero aiutare gli scienziati a progettare nuovi materiali come il vetro o il metallo che non si ghiacciano.

Questo è secondo uno studio pubblicato nel settembre 2018 su Atti della Royal Society A . Il coautore dello studio Liming Xiong ha riassunto i due risultati principali. "La proprietà simmetrica comunemente accettata di un tensore di sollecitazione nella meccanica del continuo classica si basa su alcuni presupposti, e non saranno valide quando un materiale viene risolto con una risoluzione atomistica." Xiong ha continuato che "le formule di stress atomico Virial o Hardy ampiamente utilizzate sottostimano significativamente lo stress vicino a un concentratore di stress come un nucleo di dislocazione, una punta di crack, o un'interfaccia, in un materiale in deformazione." Liming Xiong è Assistant Professor presso il Dipartimento di Ingegneria Aerospaziale dell'Iowa State University.

Xiong e colleghi hanno trattato lo stress in modo diverso rispetto alla classica meccanica del continuo, che presuppone che un materiale sia infinitamente divisibile in modo tale che il momento della quantità di moto svanisca per il punto materiale quando il suo volume si avvicina allo zero. Anziché, hanno usato la definizione del matematico A.L. Cauchy di stress come la forza per unità di area che agisce su tre piani rettangolari. Con quello, hanno condotto simulazioni di dinamica molecolare per misurare il tensore di stress su scala atomica di materiali con disomogeneità causate da dislocazioni, limiti di fase e buchi.

Le sfide computazionali, disse Xiong, si gonfiano fino ai limiti di ciò che è attualmente calcolabile quando si ha a che fare con le forze atomiche che interagiscono all'interno di una piccola frazione dello spazio di una goccia di pioggia. "Il grado di libertà che deve essere calcolato sarà enorme, perché anche un campione delle dimensioni di un micron conterrà miliardi di atomi. Miliardi di coppie atomiche richiederanno un'enorme quantità di risorse di calcolo, " disse Xiong.

Cosa c'è di più, ha aggiunto Xiong, è la mancanza di un codice informatico ben consolidato che possa essere utilizzato per il calcolo delle sollecitazioni locali su scala atomica. Il suo team ha utilizzato il simulatore di dinamica molecolare LAMMPS open source, incorporando il potenziale interatomico di Lennard-Jones e modificato attraverso i parametri elaborati nel documento. "Fondamentalmente, stiamo cercando di affrontare due sfide, " Xiong ha detto. "Uno è quello di ridefinire lo stress a livello atomico. L'altro è, se abbiamo una quantità di stress ben definita, possiamo usare le risorse del supercomputer per calcolarlo?"

Xiong ha ricevuto allocazioni di supercomputer su XSEDE, l'ambiente estremo di scoperta della scienza e dell'ingegneria, finanziato dalla National Science Foundation. Ciò ha dato a Xiong l'accesso al sistema Comet presso il San Diego Supercomputer Center; e Jetstream, un ambiente cloud supportato dall'Indiana University, l'Università dell'Arizona, e il Texas Advanced Computing Center.

"Jetstream è una piattaforma molto adatta per sviluppare un codice informatico, eseguire il debug, e provalo, " ha detto Xiong. "Jetstream è progettato per calcoli su piccola scala, non per quelli di grandi dimensioni. Una volta che il codice è stato sviluppato e confrontato, l'abbiamo portato sul sistema Petascale Comet per eseguire simulazioni su larga scala utilizzando da centinaia a migliaia di processori. Ecco come abbiamo utilizzato le risorse XSEDE per eseguire questa ricerca, " ha spiegato Xiong.

Il sistema Jetstream è una risorsa informatica configurabile su larga scala che sfrutta la tecnologia delle macchine virtuali sia on-demand che persistenti per supportare una gamma molto più ampia di ambienti software e servizi rispetto alle attuali risorse NSF.

"Il debug di quel codice richiedeva il monitoraggio del cloud e l'allocazione delle risorse di intelligence su richiesta, " Xiong ha ricordato. "Avevamo bisogno di testarlo prima, perché quel codice non era disponibile. Jetstream ha una caratteristica unica di monitoraggio del cloud e allocazione delle risorse di intelligence su richiesta. Queste sono le caratteristiche più importanti per noi per scegliere Jetstream per sviluppare il codice."

"Ciò che ha colpito di più il nostro gruppo di ricerca su Jetstream, " Xiong continuò, "era il monitoraggio del cloud. Durante la fase di debug del codice, abbiamo davvero bisogno di monitorare le prestazioni del codice durante il calcolo. Se il codice non è completamente sviluppato, se non è ancora stato sottoposto a benchmark, non sappiamo quale parte sta avendo un problema. Il monitoraggio del cloud può dirci come si comporta il codice durante l'esecuzione. Questo è davvero unico, " disse Xiong.

Il lavoro di simulazione, disse Xiong, aiuta gli scienziati a colmare il divario tra la micro e la macro scala della realtà, in una metodologia chiamata modellazione multiscala. "Il multiscala sta cercando di colmare il continuum atomistico. Al fine di sviluppare una metodologia per la modellazione multiscala, we need to have consistent definitions for each quantity at each level... This is very important for the establishment of a self-consistent concurrent atomistic-continuum computational tool. With that tool, we can predict the material performance, the qualities and the behaviors from the bottom up. By just considering the material as a collection of atoms, we can predict its behaviors. Stress is just a stepping stone. With that, we have the quantities to bridge the continuum, " Xiong said.

Xiong and his research group are working on several projects to apply their understanding of stress to design new materials with novel properties. "One of them is de-icing from the surfaces of materials, " Xiong explained. "A common phenomenon you can observe is ice that forms on a car window in cold weather. If you want to remove it, you need to apply a force on the ice. The force and energy required to remove that ice is related to the stress tensor definition and the interfaces between ice and the car window. Basically, the stress definition, if it's clear at a local scale, it will provide the main guidance to use in our daily life."

Xiong sees great value in the computational side of science. "Supercomputing is a really powerful way to compute. Nowadays, people want to speed up the development of new materials. We want to fabricate and understand the material behavior before putting it into mass production. That will require a predictive simulation tool. That predictive simulation tool really considers materials as a collection of atoms. The degree of freedom associated with atoms will be huge. Even a micron-sized sample will contain billions of atoms. Only a supercomputer can help. This is very unique for supercomputing, " said Xiong.